當傳統中醫藥遇上人工智能，會碰撞出什麼火花？近日，記者深入華潤江中，看智能科技加持下，中醫藥生產、研發、傳承環節的新變革。

初夏時節，南昌灣裡滿目青翠，生機盎然。

走進華潤江中藥谷制造基地片劑車間，智能化生產的氣息扑面而來。自動化生產線全速運轉，鋁塑包裝工位上，AI視覺檢測設備正在掃描藥品，僅需0.1秒，就能完成一板藥片的質量檢測判定。

華潤江中藥谷制造基地片劑車間內，智能化設備正在高速運轉。人民網記者 毛思遠攝

“以前全靠老師傅肉眼檢查，一天要盯幾萬片藥，費時又費力。”車間主任肖金發說道。企業陸續更新設備，從模擬攝像到數字檢測，再到如今的AI視覺系統，能精准識別藥片雜質、缺角、色差等十多種細微瑕疵，生產檢測的效率和穩定性，都有了大幅提升。

肖金發坦言，這套AI系統剛上線時，對藥片大小、顆粒度的識別不夠精准。“我們技術團隊一點點調試算法、優化參數，慢慢把設備的識別准確率穩定了下來。”

透過車間觀察窗，一條現代化“智造”流水線清晰呈現：藥粉通過密閉管道精准輸送，制粒、壓片、包衣、鋁塑包裝等工序連貫完成，AGV小車在車間內來回穿梭，成品藥品自動碼垛、入庫倉儲。

從最初的單機自動化改造、生產數據人工數字化錄入，到智能產線全面落地、AI質控貫穿生產全程，華潤江中一步一個腳印，深耕中藥智能制造，持續推進車間智能化升級迭代。

截至目前，華潤江中生產環節數控化率超95%，企業也先后入選工信部“數字領航”企業、全國首批卓越級智能工廠。

中藥材實驗數據和經典古籍名方，都會匯聚到數據終端，供研發人員及時調用。人民網記者 毛思遠攝

人工智能在中醫藥領域的賦能，不隻在生產一線。

在企業研發大樓，“數智岐黃”中醫藥大模型全天候高速運算。屏幕之上，《黃帝內經》等中醫典籍內容不斷跳動，同步匹配9000余種藥材的藥性數據。

研發人員神雪一邊調試模型，一邊查看組方推演結果。“以前拆解一個經典方劑，得人工翻閱海量典籍，逐條整理方藥資料，整套流程下來，往往要花上好幾個月。”他說，“現在不一樣了，大模型幾分鐘就能完成初步推演，我們隻需要在此基礎上做人工篩選和驗証，效率提升了不止一點。”

“我們研發的這款鐵皮石斛發酵飲，就是傳統藥食同源產品和AI技術融合的典型成果。”神雪的辦公桌上，整齊擺放著成品發酵飲品，還有多組不同工藝參數的試驗試樣。

仿野生的鐵皮石斛中含有花青素，這是一種天然抗氧化物質。但在傳統生產工藝中，花青素極易降解流失，一直是困擾行業發展的技術難題。

依托中醫藥大模型，華潤江中研發團隊對菌種配比、發酵溫度、發酵時長等近百組參數開展推演分析，對比海量實驗數據和工藝案例，快速鎖定了影響花青素穩定性的核心因素，選擇了江中專利P9益生菌，明確了梯度控溫等工藝優化方向。

經過多輪實驗驗証，發酵工藝不斷優化，有效延緩了花青素的分解速度，顯著提升了產品穩定性。“目前，依托AI賦能和智能制造，鐵皮石斛發酵飲的加工工藝已經成熟，即將面向市場推出。”神雪說道。

“華藥杏林智研智能體計劃”正式啟動。華潤江中供圖

立足全產業鏈協同發展，江西中醫藥產業持續集聚創新動能，借助AI技術加速轉型升級。

5月，在南昌舉行的“2026年中藥產業鏈共鏈行動”系列活動中，經典名方現代中藥創制全國重點實驗室，聯合華潤旗下多家醫藥企業、江西中醫藥大學、晶泰科技等單位，正式發布“華藥杏林智研智能體計劃”，聚力打造中醫藥垂直領域專屬AI大模型。

該計劃聚焦中藥組方優化、作用機制解析、新適應症挖掘等核心方向，整合9000余種中藥材、8萬余種經典方劑和百萬級臨床數據，搭建完善的中醫藥知識圖譜與多模型協同系統。

“人工智能，正在幫中醫藥行業把傳統經驗，變成可分析、可復用的數據模型。”江西中醫藥大學原副校長、經典名方現代中藥創制全國重點實驗室主任楊明表示，以往需要1年以上的處方篩選工作，借助AI技術，有望縮短到數月以內，研發效率大幅提升。

傳承瑰寶，守正創新。借力人工智能，華潤江中持續推動中醫藥與數字技術深度融合。

企業用現代科學手段，拆解老藥工“看水頭、辨火候”等古法炮制經驗，通過AI數字化建模，把模糊的感官判斷，轉化為精准的標准化工藝參數。同時，搭建智能數字化活態教學資源，讓傳統炮制技藝可學習、可傳承、可檢驗。

此外，企業打造智慧代煎中心，依托涵蓋2000多種藥材特征的數據庫，搭配數字化煎煮、區塊鏈溯源技術，將“水量沒過藥面一指”這類傳統口頭經驗，轉化為可控、精准的算法參數，讓中醫藥便民服務更規范、更標准。

下一步，華潤江中將依托“華藥杏林智研智能體計劃”，系統對省內外名老中醫醫案、傳統炮制技藝、藥材鑒別經驗等優質中醫藥資源，進行數字化留存與活化利用。讓過去依靠口傳心授、難以量化的中醫藥寶貴經驗，在AI時代煥發全新活力。

從生產車間的AI智能質檢、實驗室的智能組方推演，到便民惠民的智慧代煎服務，華潤江中以扎實的數字化應用、具象化的產業場景，為全國中醫藥行業數字化轉型，提供了可復制、可借鑒的江西實踐樣本。